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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测

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发表于 2023-10-25 15:28 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码演示了如何使用Hopfield神经网络来识别数字，包括在噪声环境中的数字识别。通过训练网络，它可以在给定带噪声的输入后，尝试还原为与输入最接近的目标向量，从而进行数字识别。带噪声的输入可以通过对标准数字点阵进行随机翻转来模拟。+ g9 ~2 N( X% r* _, ~( ~

4 F* R! F$ G" T' e1 @( F' q8 L具体附件内容及代码结果如下，
7 D9 D+ V- Z: G- \4 T
  j. g, y3 j% i" h6 q: j, {( ?' f5 L: D& p7 I+ U; l" T
5 q  k8 f* I9 [
' t) e# `! b; p2 D
具体代码与代码解释附件如下：. Z( }0 s" H7 G# N4 q/ O

VeryCapture_20231025151630.jpg (70.67 KB, 下载次数: 237)

VeryCapture_20231025151630.jpg

VeryCapture_20231025144307.jpg (124.59 KB, 下载次数: 237)

VeryCapture_20231025144307.jpg

案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.rar

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zan
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